Trajectory, AI 훈련 자동화로 4500만 달러 유치
원제: Trajectory raises $45M to make AI model training accessible to nontechnical experts
왜 중요한가
전문 분야 AI 배포 비용을 낮추는 자동화 파인튜닝 시장이 본격 경쟁 단계에 접어들었음을 보여준다.
Stanford 출신 3인이 창업한 AI 스타트업 Trajectory가 2026년 11월 2일 Sequoia 주도의 Series A 라운드에서 4500만 달러를 조달했다. 기업 가치는 3억 달러로 평가됐으며, Nvidia, Bessemer Venture Partners, Bain Capital Ventures가 참여했다. 직원 18명인 이 회사는 비기술 전문가도 AI 모델을 지속적으로 개선할 수 있는 '지속 학습(continual learning)' 플랫폼을 개발했다.
Trajectory는 창업 약 1년 만에 대규모 투자를 유치했다. Google DeepMind와 Apple 경력을 가진 Stanford 동문 3명이 공동 창업한 이 회사는 AI 모델이 실제 업무에서 쌓인 피드백을 바탕으로 스스로 개선될 수 있도록 돕는 플랫폼을 만들었다.
현재 OpenAI, Anthropic 등이 개발한 범용 모델을 법률·금융 같은 전문 분야에 적용하려면 파인튜닝이 필요하다. 그러나 이 과정은 내부 연구팀 채용이나 'forward-deployed engineer(FDE)'라 불리는 고가 컨설턴트에 의존해야 해 비용 부담이 크다. Trajectory는 이 과정을 자동화해, 변호사나 의사 같은 비기술 전문가가 직접 모델 개선에 참여할 수 있게 한다.
플랫폼 작동 방식은 간단하다. 기업이 오픈소스 AI 모델을 선택하고 자사 애플리케이션에 연결하면, Trajectory가 모델 성능에 대한 피드백을 수집하고 이를 바탕으로 재훈련을 반복한다. 공동창업자 Ronak Malde는 기반 모델을 "항상 새 직장에 입사하는 똑똑한 박사"에 비유하며, 실제 경제가 필요로 하는 건 30년 경력자라고 설명했다.
Harvey, Rogo, Decagon, Mercor, Nvidia 등이 이미 이 플랫폼을 활용해 오픈소스 모델을 사후 훈련하고 있다. Trajectory는 이번 발표와 함께 플랫폼을 일반에 공개했다. 공동창업자 Michael Elabd는 자율적 자기 개선(RSI)과의 차이점으로 '인간 개입 유지'를 꼽으며 안전성을 강조했다. 경쟁사로는 전 OpenAI CTO Mira Murati가 세운 Thinking Machines Lab 등이 있다.